人工智能和机器学习平台正在提供实时，高精度的验证工具
人工智能和机器学习平台正在提供实时 ， 高精度的验证工具 ， 该工具可以自动创建建筑工地的大量数字副本 ， 以提高文档和检查的质量
【人工智能和机器学习平台正在提供实时，高精度的验证工具】任何类型的建设项目都需要大量投资 ， 尽管进行了适当的计划和预算 ， 但成本仍可能迅速而深入地上升到所支付公司的腰包中 。
到2022年 ， 这是一个巨大的行业 ， 预计市值将达到12.7万亿美元 ， 数十万亿美元的业务并不适合胆小者 。
随着企业试图在已经动荡的时期内防止进一步的破坏 ， 尽早发现并精确定位项目缺陷的能力可以为组织节省数百万美元的收入 。
在传统的动手工作方式中 ， 通常要求总承包商和房地产开发商亲自出现在工作现场 。在严格的期限内正确完成工作的验证是至关重要的 ， 并且过去使用照片和图像来记录项目的进度 ， 但不完善的解决方案通常会导致严重的项目延误和不准确的记录 。
此外 ， 大型建筑项目的合同通常要求提供照片作为文档 ， 但是 ， 这些照片很少能记录整个工地的进度 。
为了抵消低效的项目管理和项目完成的延迟 ， 新的数字解决方案应运而生 。
数字解决方案
只需将360度摄像头戴在安全帽上 ， 用户就可以自动映射照片 ， 以创建施工现场的全方位数字副本 。
结果类似于Google Streetview的体验 ， 使人们可以在任何记录的时间远程浏览工作场所 ， 并且借助其他分析解决方案 ， 还可以跟踪进度以在工作现场搜索指定的对象 。
“核心产品 ， 我们今天是一个简单的想法：它可以让我们的客户有任何空间 ， 室内或室外的一个完整的视觉记录 ， 这样他们就可以看到从在任何时间点的任何地方的存在 ， ”杰文Kalanithi说 ， 合作-OpenSpace的创始人兼首席执行官-迄今为止 ， 这家初创公司已经帮助客户绘制了超过15亿平方英尺的建筑项目 ， 包括医院 ， 足球场 ， 桥梁和大型住宅建筑 。
责任编辑：lq
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